Bibliographic record
Abstract
Constatant l'engouement actuel pour les toponymies inuit, tant de la part des Inuit que des anthropologues et géographes, ce texte propose une réflexion sur les enjeux des opérations de recueil des séries toponymiques inuit, qui se sont multipliées depuis la fin des années 1980. On considère notamment les processus de reconnaissance officielle par les gouvernements territoriaux ou provinciaux et par le gouvernement fédéral. Ceux-ci doivent aboutir à une transposition des cartes mentales des Inuit — riches de lieux nommés — sur les cartes officielles publiées par le Ministère des ressources naturelles. Cette transposition implique la substitution de la plupart des toponymes de langue anglaise (ou française) par des toponymes inuit. Partant de sa propre expérience de collecte de noms de lieux auprès des Inuinnait (arctique central occidental, Nunavut et Territoires du Nord-Ouest), l'auteure déploie sa réflexion en trois temps. Le premier est celui du récit des difficultés rencontrées dans le cadre du processus d'officialisation — encore en cours — des 1007 toponymes inuinnait recueillis en 1991-1992. Le second est celui de l'analyse des quatre temps forts d'une réunion qui s'est tenue dans le village d'Holman le 12 août 2003. Il s'agissait de valider une série de cartes-épreuves sur lesquelles le Bureau toponymique territorial de Yellowknife avait inscrit l'ensemble des toponymes inuinnait situés dans les actuels T.N.-O. Le troisième temps est celui des interrogations sur les modalités de l'officialisation, les diverses méthodes et échelles d'enquêtes toponymiques, et la portée de la transcription d'un savoir qui ne demeure vivant que tant qu'il est partagé directement, en actes ou en paroles.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.008 |
| Scholarly communication | 0.006 | 0.009 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.010 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".